大数据时代机器学习驱动企业的五种方式

　　随着全球日益数字化，每天都会产生前所未有的大量数据，组织需要工具来帮助筛选和处理这些数量惊人的数据。利用机器学习(ML)，企业正在构建能够快速处理大量数据的模型，并以各种方式将其充分利用起来。

　　如果能有效利用数据，ML可以在五个关键方面对企业组织产生巨大影响:决策、预测、个性化、提高效率和管理资产。

　　掌握决策

　　ML已经彻底改变了企业处理和分析数据的方式，比以往任何时候都更快地获得洞察力。决策者获得洞察力的速度越快，他们做出关键决策的速度就越快。有时候，竞争优势是在毫秒而不是几分钟或几小时。

　　比如，经过训练的基于ML(ML)的软件可以识别公司安全环境中的异常情况，可以立即检测到数据泄露，并通知组织内部的对应团队。这些ML模型的智能使这些团队能够快速做出有关有效补救、保护客户数据、维护他们的商业声誉和避免昂贵的纠正措施的决策。

　　为了优化ML的决策效益，组织需要收集并向数据建模环境输入正确的数据。然后，他们需要建立有用的预测模型，并利用这些数据进行预测。数据团队不应该期望人工方式(这也是目前大多数企业的做法)去寻求这些见解——相反，应该将这些预测反馈给决策者每天使用的系统。理想情况下，他们甚至可以用所谓的“反向ETL”完全自动化决策制定过程。

　　ETL(Extract-Transform-Load)用来描述将数据从来源端经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

　　更准确的预测需求

　　预测的价值有时高过决策，特别是在供应链可能随时中断和延迟的情况下。今天的企业组织(比如电商)面临着预测市场趋势和客户行为的巨大压力。将ML模型整合到数据分析中，能够更准确、更强大地预测需求，从而更有效地管理库存和降低成本。

　　供应链管理面对的是一个庞杂的运营体系，处于众多环节和参与者的供应链天生就有混乱的本质。它可能看起来非常不可预测，但一旦数据被分解成一个总体平均值，加上一个趋势成分和一个季节性成分，自回归预测模型就可以非常好地工作。这有助于减少浪费的库存，同时量化与最大化降低相关的风险。一旦不良事件的可能性(比如库存耗尽)被量化，它就会变得可控。

　　个性化客户体验

　　今天的终端用户和消费者习惯于在他们想要的时候得到他们想要的东西。创造这种个性化的、量身定制的体验是当今市场竞争的关键策略。ML平台可以用来分析用户行为，并提供个性化建议，比如根据购买历史添加产品。

　　全球巨头亚马逊在零售领域就是一个典型的例子，它使用ML来推荐产品，并向客户提供建议。随着ML提供更个性化的体验，亚马逊的销售额将呈指数增长。

　　另外两个我们经常拿来举例的是Spotify和Netflix平台上的流媒体推荐，也基于ML算法。这些算法分析用户听过的歌曲或看过的节目，以识别并推荐其他相关内容。Netflix通过ML算法，将个性化和内容推荐结合起来，从而节省了10亿美元的营销推广费用。

　　提高组织效率

　　ML和AI能力不仅是开启生产力的关键，也是开启组织内部效率和创新的关键。随着ML使计算机能够接管重复性的任务——并且比人类的手更快地完成它们——组织可以将人力资源转移到更高价值的活动。

　　一个好的ML模型，它可以在人眼无法企及的速度和效率上完成扫描和交叉引用文档，并完成详尽的文档搜索。这降低了与法规遵从和法律研究相关的信息检索活动的成本，解放了员工，使他们能够创造性地参与到公司的其他工作中，以增加战略价值。

　　更有效地管理和维护资产

　　企业有时难以准确判断其资本和资产何时需要维护或升级。此外，这些努力的成本可能很高。预测性ML模型可以通过收集设备和部件的性能数据来监测它们的状态，并计算资产的剩余寿命。西门子电力和燃气公司在这方面取得了成功，他们从涡轮机中获取传感器数据，以帮助优化维护计划。虽然刚开始部署这些AI的成本非常高，但经济效益非常明显，而且随着时间的推移，成本优势越来越高。

　　另一个行业的例子是：银行和其他金融机构可以使用ML模型来识别“不同寻常”的交易，并在异常活动发生时提醒相关团队。

　　处理大量的企业数据总是会带来挑战，但要动员企业并超越竞争对手，决策者需要利用ML释放其全部潜力。当然，为了在上述的ML应用程序和其他许多应用程序上取得最好的结果，这些机器需要被正确地训练，而不是仅仅输入所有的数据。确保ML模型将使用干净的数据集是至关重要的——组织数据的质量与组织获得的洞察力的质量直接相关。

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